import pandas as pd

"""
img = np.random.rand(128, 128, 3)
print("随机生成的图像:")
print(img)
# 取出图像的红色通道
red_channel = img[:, :, 0]
print("红色通道:")
print(red_channel)
# 取出图像的绿色通道
green_channel = img[:, :, 1]
print("绿色通道:")
print(green_channel)
# 取出图像的蓝色通道
blue_channel = img[:, :, 2]
print("蓝色通道:")
print(blue_channel)
# 显示原始 RGB 图像
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.title("Original RGB Image")
plt.axis("off")
# 显示红色通道
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(red_channel, cmap="Reds")
plt.title("Red Channel")
plt.axis("off")

# 显示绿色通道
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(green_channel, cmap="Greens")
plt.title("Green Channel")
plt.axis("off")

# 显示蓝色通道
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(blue_channel, cmap="Blues")
plt.title("Blue Channel")
plt.axis("off")
# 输出图片
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.tight_layout()
plt.show()

"""


"""

"""

# pandas 操作示例
data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "City": ["Tokyo", "Osaka", "Nagoya"],
}
df = pd.DataFrame(data)


# 1. 取出城市为 'Osaka' 的所有信息
print(df.loc[df["City"] == "Osaka"])
# 2. 取出第 'c' 到 'e' 行的 'name' 和 'age'
print(df.loc["c":"e", ["Name", "Age"]])
# 3. 把年龄大于 35 的城市改成 'Fukuoka'
df.loc[df["Age"] > 35, "City"] = "Fukuoka"
# 4. 提取出名字为 'Alice' 或 'Eve' 的所有列
print(df.loc[df["Name"].isin(["Alice", "Eve"])])
